CCSDS基于小波变换的图像压缩

通过分析一种CCSDS建议的基于小波变换的图像数据压缩的基本原理、编解码方法、系统实现和压缩性能,初步研究深空通信对于图像压缩的特殊要求。通过与现在流行的基于小波变换的图像压缩算法JPEG2000进行比较发现, CCSDS推荐的算法的性能与JPEG2000基本相当,且同样支持无损和有损压缩及渐进传输,但其算法复杂度更低,包丢失不会造成图像大面积损坏,因而更适合于深空通信。     

遥感图像零树数据压缩方案

提出一种建立在多分辨分析小波时－－频二维变换上的改进型零树编码方案，首先给小波变换的机理，然后探讨了滤波器效应在变换中的影响，并给出了解决办法，接着提出一种改进型零树编码方案，获得了满意的结果。     

基于Contourlet区域对比度的遥感图像融合算法

为综合利用多传感器遥感图像之间的信息，提出了一种基于contourlet变换的遥感图像融合算法。Contourlet是近年发展起来的一种多尺度几何分析工具，比小波变换更适合对图像等二维信号进行处理。算法的思想是将源图像分别进行contourlet变换，在contourlet域完成图像信息的融合，最后通过逆变换得到融合结果。根据分解系数特性，首次提出了contourlet域的区域对比度作为高频子带的融合规则，系数选择更符合人类视觉系统的要求，使得融合图像更有意义。低频子带采用基于区域能量的加权平均作为系数融合规则，在充分保留图像主要信息的前提下进一步增强了算法的稳定性。实验结果表明该算法在性能上明显优于PCA及小波图像融合等传统算法，且能够有效增强源图像的对比度和细节信息。     

基于小波包变换的Quick Bird全色影像和多光谱影像的融合

为了能够更好地将迄今为止在商业领域内空间分辨率最高的Quick Bird卫星遥感影像的高空间分辨率特性和多光谱特性结合起来,以提高对影像信息的分析和提取能力,笔者在研究了小波包图像分析法之后,提出了一种基于小波包变换(WPT)的Quick Bird遥感影像融合方法,在此基础上,对同一地区Quick Bird全色影像和多波段影像进行了融合实验,获得了满意的实验结果。     

卫星遥感图像分块小波变换编码方案

提出一种分块小波变换，该数据压缩方案可节省存储时间，为星上应用提供了可能性；利用各基带之间的自相似性，对小波系数采用改进型零树编码，可有效地提高压缩比。     

遥感图象的半正交小波变换及数据压缩

本文利用Ｂ样函数构造半正交小波基，并利用对偶系设计了具有严格线性相位和精确重建特性的ＦＩＲ滤波器组，将其应用于遥感图象的数据压缩，取得了良好的成果     

基于形态学的小波变换图像去噪方法研究

数学形态学和小波变换在信号处理领域应用广泛,论文提出基于数学形态学的小波自适应算法进行图像去噪处理,通过实验证明该算法不仅可以对图像进行有效的去噪处理,而且能很好地保留原图像的细节特征,避免了常规算法的缺点,效果良好。     

一种基于小波变换的全色遥感图像与彩色多光谱图像融合算法

小波分析是一种介于傅里叶分析和δ分析之间的，以具有一定时间和频率分辨率的基函数来进行的信号分析方法，是信号处理及数学界人士通过长期努力所得到的全新的目标，这种全新的分析方法在工程实践上已经取得了巨大进展。目前，以小波分析为工具的图像处理方法越来越丰富，也取得了良好的效果，本文介绍了一种基于多分辨率分析的小波变换图像融合算法，该算法使高空分辨率的全色遥感图像与彩色多光谱图像的融合达到了近乎完美的效果。     

基于Contourlet变换和支持向量聚类的遥感图像融合方法

Contourlet变换作为新的多尺度分析方法比小波变换更适合分析二维图像的边缘特征,而支持向量聚类算法所获得的聚类效果不受聚类形状限制,也勿需预先给定聚类数目等参数。据此提出了一种基于Contourlet变换和支持向量聚类的遥感图像融合方法。首先对源图像进行Contourlet变换,再对其高频系数利用支持向量聚类进行融合,最后进行图像重构得到融合结果。给出了实验结果,采用均方差、信噪比、信息熵、空间频率、清晰度和相关系数等评价指标对融合效果进行了定量评价,并与加权平均法、现有的基于Contourlet变换的图像融合方法以及基于支持向量聚类的图像融合方法进行了比较。结果表明提出的基于Contourlet变换和支持向量聚类的遥感图像融合方法能取得更优越的融合效果。
     

基于小波变换的图像融合增强算法

针对当前高速摄影系统不能保证采集的高帧频图像中所有目标物体聚焦清晰的特点,提出了一种基于小波变换的图像融合算法,对快速小波变换后得到的低频系数与高频系数采用一种改进型的融合规则进行算法仿真实验,并与传统的图像融合规则对比分析。     

基于小波和支持向量回归的高光谱遥感图像压缩

高光谱遥感成像技术能够获取探测对象丰富的空间信息和光谱信息,但所得图像海量数据的存储与传输制约了其应用。为此,提出了一种基于三维整数小波变换和小波支持向量回归的高光谱遥感图像压缩方法。首先采用三维整数小波变换把高光谱遥感图像分解成不同尺度的多个子带。然后对低频子带直接进行DPCM编码,而对高频子带则利用小波支持向量回归学习其小波系数之间的相关性,并采用小部分训练样本即支持向量来稀疏表示小波系数,以此达到压缩高频小波系数的目的。最后对支持向量及其相应的权重进行熵编码。文中给出了实验结果,并与基于3D SPIHT和JPEG2000的高光谱遥感图像压缩方法进行了比较,结果表明：所提出的方法在相同比特率下能够获得更高的峰值信噪比。     

基于小波变换的SAR和光学图像融合

针对多源图像复合问题，本文以SAR与光学图像为例，给出基于小波变换的图像融合方法。     

利用MPEG图像压缩技术传输和控制小卫星图像

低功率小卫星的有限数据率通常要求图像在发送之前经过了数据压缩。目前研究出了几种数据压缩技术，并对其做了改进。这些方法包括：矢量量化（ＶＱ）、Ｌｅｍｐｅｌ－Ｚｉｖ、分数维编码和诸如ＪＰＥＧ及ＭＰＥＧ的离散余弦变换（ＤＣＴ）方法。     

基于小波变换的静止图象压缩系统

本文实现了一个基于小波变换的静止图象压缩系统。包括以下工作：用引入了小波包思想的小波变换将图象分解到一个完备的多分辨的空间上去，对系数做标量量化，利用小波变换的方向性进行扫描和游程编码，之后对低频部分作ＡＤＰＣＭ编码，最后，系统的输出是嵌入式的。实验结果表明，对于静止图象的压缩，本文的结果在一定程度上好于ＪＰＥＧ     

引入图像复原技术的遥感卫星图像压缩解码算法

针对遥感卫星基于小波变换的光学图像有损压缩算法,提出了一种引入图像复原技术思路的算法,对遥感图像解码处理过程中获得的低频信息进行复原,可以获得更多的用于在频域范围内描述图像结构信息的高频分量增益,从而提升整个解码图像的质量。通过此算法与传统的小波压缩算法进行对比,结果表明:压缩恢复图像的峰值信噪比(PSNR)较传统算法有0.1~0.3dB的改善,压缩恢复图像表现出更为丰富的纹理特性,可降低对遥感卫星图像数据处理和天地链路数据传输的要求。     

基于小波变换的机载雷达图像传输研究

本文介绍了雷达图像的形成及格式，并用小波变换完成了对雷达图像的压缩编码，最终建立起较为完善的机载雷达图像传输系统。     

基于小波变换的运动点目标检测方法

在运动点目标的检测问题中，当目标轨迹产生随机偏移时已有检测算法的效果很不理想。为解决这一难题，本文定义了一种新的小波变换——方向小波变换，提出了一种基于方向小波变换的多尺度点目标检测方法，能够稳定、有效地检测出各种作近似匀速直线运动的点目标轨迹     

小波变换在检测奇异信号中的应用

论文介绍了小波变换的基本概念及奇异信号的两种类型，通过应用Founier变换及小波变换对两种类型的奇异信号的处理，表明了该方法在奇异性信号检测和局部化分析方面具有优异特性。     

一种基于非采样Contourlet变换的图像融合算法

非采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet transform,NSCT)是 一种新的多尺度变换,它同时具有方向性、各向异性和平移不变性,能有效的表示图像的边 沿与轮廓。提出了一种基于非采样Contourlet变换的图像融合方法。首先用NSCT对已配准的 源图像进行分解,得到低频子带系数和各带通子带系数;其次对低频子带系数利用均匀度进 行系数选择,针对各带通子带系数提出了基于区域特征的系数选择方案,得到融合图像的NS CT系数;最后经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明该算法可获得较理想的融合图
像,取得了优于小波变换和Contourlet变换的融合效果。
     

利用小波变换检测微弱雷达信号

雷达中弱信号的检测是与提高探测性能有关的基本而又重要的课题。雷达的探测距离可用雷达方程以接收机输出信号与噪声之比的函数给出。过去，为了提高信噪比，采用脉冲积累的方法。近几年来又提出用图像处理范围内使用的小波变换收机输出信噪比的方法。因小波变换 利用实空间与傅里叶两个空间内部局部化的小波进行信号处理的，因此希望获得比实空间的脉冲积累法更好的效果。假设接收机内产生的内部噪声是白噪声，那么，通过白噪声的